Εισαγωγή

Στον τομέα της ιατρικής, η τεχνητή νοημοσύνη (AI) εστιάζει κυρίως στην ανάπτυξη αλγορίθμων και τεχνολογιών για να προσδιορίσει εάν ένα σύστημα συμπεριφέρεται σωστά στη διάγνωση μιας ασθένειας. Η ιατρική διάγνωση είναι μια ασθένεια ή κατάσταση που εξηγεί τα σημεία και τα συμπτώματα ενός ατόμου. Συνήθως, οι διαγνωστικές πληροφορίες συλλέγονται από το ιατρικό ιστορικό και τη φυσική εξέταση του ασθενούς. Καθώς πολλές ενδείξεις και συμπτώματα είναι ασαφή, η διάγνωση μπορεί να γίνει μόνο από εκπαιδευμένους επαγγελματίες υγείας, κάτι που συχνά είναι δύσκολο. Ως αποτέλεσμα, οι χώρες που δεν διαθέτουν επαρκείς επαγγελματίες υγείας, όπως οι αναπτυσσόμενες χώρες όπως το Μπαγκλαντές και η Ινδία, αντιμετωπίζουν δυσκολίες στην παροχή κατάλληλων διαγνωστικών διαδικασιών για τον μεγαλύτερο αριθμό ασθενών τους. Επιπλέον, οι διαγνωστικές διαδικασίες απαιτούν συχνά ιατρικές εξετάσεις, τις οποίες τα άτομα με χαμηλό εισόδημα συχνά βρίσκουν ακριβά και μη οικονομικά προσιτά.

Καθώς οι άνθρωποι είναι επιρρεπείς σε σφάλματα, δεν προκαλεί έκπληξη το γεγονός ότι η υπερδιάγνωση μπορεί να εμφανίζεται συχνότερα σε ασθενείς. Η υπερδιάγνωση μπορεί να δημιουργήσει προβλήματα όπως περιττή θεραπεία, η οποία μπορεί να έχει σοβαρό αντίκτυπο στην υγεία και τα οικονομικά ενός ατόμου. Σύμφωνα με μια έκθεση του 2015 από τις Εθνικές Ακαδημίες Επιστημών, Μηχανικής και Ιατρικής, οι περισσότεροι άνθρωποι θα αντιμετωπίσουν ένα διαγνωστικό σφάλμα τουλάχιστον μία φορά στη ζωή τους. Υπάρχουν πολλοί παράγοντες που επηρεάζουν την εσφαλμένη διάγνωση, συμπεριλαμβανομένης της έλλειψης κατάλληλων συμπτωμάτων, τα οποία είναι συχνά απαρατήρητα, σπάνιες ασθένειες και ασθένειες που λανθασμένα αγνοούνται από την εξέταση.

Η μηχανική μάθηση (ML) είναι σχεδόν παντού, από την τεχνολογία αιχμής (π.χ. κινητά τηλέφωνα, υπολογιστές και ρομποτική) μέχρι την υγειονομική περίθαλψη (δηλαδή διάγνωση ασθενειών και ασφάλεια). Η μηχανική μάθηση γίνεται ολοένα και πιο δημοφιλής σε διάφορους τομείς, συμπεριλαμβανομένης της διάγνωσης ασθενειών στην υγειονομική περίθαλψη. Πολλοί ερευνητές και επαγγελματίες επιδεικνύουν την υπόσχεση της διάγνωσης ασθενειών με βάση τη μηχανική μάθηση (MLBDD), η οποία είναι φθηνή και εξοικονομεί χρόνο. Οι παραδοσιακές διαγνωστικές διαδικασίες είναι δαπανηρές, χρονοβόρες και συχνά απαιτούν ανθρώπινη παρέμβαση. Ενώ οι δυνατότητες του ατόμου περιορίζουν τις παραδοσιακές διαγνωστικές τεχνικές, τα συστήματα που βασίζονται σε ml δεν έχουν τέτοιους περιορισμούς και οι μηχανές δεν εξαντλούνται με τον ίδιο τρόπο όπως οι άνθρωποι. Ως αποτέλεσμα, μπορεί να αναπτυχθεί μια μέθοδος διάγνωσης ασθενειών που υπερβαίνουν τον αριθμό των ασθενών που εμφανίζονται απροσδόκητα στην υγειονομική περίθαλψη. Ιατρικά δεδομένα όπως εικόνες (π.χ. ακτινογραφίες, μαγνητική τομογραφία) και δεδομένα πίνακα (π.χ. κατάσταση, ηλικία και φύλο του ασθενούς) χρησιμοποιούνται κατά την κατασκευή συστημάτων MLBDD.

Τα οφέλη του Cistanche για τα νεφρά μας

Η μηχανική μάθηση (ML) είναι ένα υποσύνολο της τεχνητής νοημοσύνης που χρησιμοποιεί δεδομένα ως πόρο εισόδου. Τα αποτελέσματα που λαμβάνονται χρησιμοποιώντας προκαθορισμένες μαθηματικές συναρτήσεις (ταξινόμηση ή παλινδρόμηση) είναι συχνά δύσκολο να επιτευχθούν από τον άνθρωπο. Για παράδειγμα, με τη χρήση της ML, είναι συχνά απλούστερο να εντοπιστούν κακοήθη κύτταρα σε μικροσκοπικές εικόνες, κάτι που είναι συχνά μια πρόκληση με την εξέταση εικόνων. Επιπλέον, χάρη στην πρόοδο στη βαθιά μάθηση (μια μορφή μηχανικής μάθησης), πρόσφατες μελέτες έχουν δείξει ότι η MLBD είναι περισσότερο από 90 τοις εκατό ακριβής. Η νόσος του Αλτσχάιμερ, η καρδιακή ανεπάρκεια, ο καρκίνος του μαστού και η πνευμονία είναι μερικές μόνο από τις ασθένειες που μπορεί να εντοπίσει η μηχανική μάθηση. Η εμφάνιση αλγορίθμων μηχανικής μάθησης στον τομέα της διάγνωσης ασθενειών δείχνει τη χρησιμότητα της τεχνολογίας στον ιατρικό τομέα.

Τα τελευταία χρόνια, οι ανακαλύψεις στις δυσκολίες μηχανικής μάθησης στην ιατρική, όπως η ανισορροπία δεδομένων, η ερμηνεία της μηχανικής μάθησης και η ηθική της μηχανικής μάθησης, είναι μόνο μερικές από τις πολλές προκλητικές περιοχές που πρέπει να αντιμετωπιστούν απλά. Αυτό το έγγραφο παρέχει μια επισκόπηση των νέων εφαρμογών της μηχανικής μάθησης και της βαθιάς μάθησης στη διάγνωση ασθενειών και παρέχει μια επισκόπηση των εξελίξεων στον τομέα για να ρίξει φως στις τρέχουσες τάσεις, προσεγγίσεις και ζητήματα στη μηχανική μάθηση στη διάγνωση ασθενειών. Ξεκινάμε με μια επισκόπηση πολλών προσεγγίσεων για τη μηχανική μάθηση και τις τεχνικές βαθιάς μάθησης, καθώς και συγκεκριμένες αρχιτεκτονικές για τον εντοπισμό και την ταξινόμηση διαφόρων μορφών διάγνωσης ασθενειών.

Κάντε κλικ εδώ για να λάβετεΗ επίδραση του εκχυλίσματος Cistanche στο νεφρό μας

Χρησιμοποιώντας τα συμπεράσματα μαθηματικών και στατιστικών μεθόδων που επιτρέπουν στις μηχανές να μαθαίνουν χωρίς να προγραμματίζονται, αυτή η σημαντική πρόοδος αναγνωρίστηκε για πρώτη φορά το 1959 όταν ο Arthur Samuel πρότεινε την εμπειρική μάθηση για μηχανική μάθηση και αλγόριθμους αναγνώρισης προτύπων στα παιχνίδια.

Η βασική αρχή της ML είναι να μαθαίνει κανείς από δεδομένα προκειμένου να κάνει προβλέψεις ή αποφάσεις με βάση τα καθήκοντα που έχουν ανατεθεί.

Χάρη στις τεχνικές μηχανικής μάθησης (ML), πολλές χρονοβόρες εργασίες μπορούν πλέον να γίνουν γρήγορα και με ελάχιστη προσπάθεια. Με την εκθετική επέκταση της ισχύος του υπολογιστή και της χωρητικότητας δεδομένων, έχει γίνει όλο και πιο εύκολο να εκπαιδεύονται μοντέλα μηχανικής εκμάθησης που βασίζονται σε δεδομένα για την πρόβλεψη αποτελεσμάτων με σχεδόν τέλεια ακρίβεια. Ένας αριθμός εγγράφων προσφέρει μια μεγάλη ποικιλία κατηγοριών μεθόδων ML. Ωστόσο, οι αλγόριθμοι ML μπορούν να χωριστούν σε πολλές υποομάδες, με βάση διαφορετικές μεθόδους εκμάθησης

Η σημασία του νεφρού μας:

Το νεφρόείναι ένα από τα σημαντικά όργανα του ανθρώπινου σώματος, μέσω της παραγωγής ούρων για την απομάκρυνση των μεταβολιτών, το σώμα δεν χρειάζεται τα απόβλητα που εκκρίνονται, ρυθμίζει και διατηρεί το νερό και τους ηλεκτρολύτες του σώματος, την οξεοβασική ισορροπία, συμμετέχει στη ρύθμιση της αρτηριακής πίεσης, η αιμοποίηση και άλλες φυσιολογικές λειτουργίες όταν η νεφρική λειτουργία είναι κατεστραμμένη, θα θέσει σε κίνδυνο την ανθρώπινη ζωή, γεγονός που δείχνει τη σημασία της προστασίας της νεφρικής λειτουργίας, ο νεφρός έχει επίσης ενδοκρινική λειτουργία καιρυθμίζουν την αρτηριακή πίεση, αιμοποιήσειςsκαιανάπτυξη μυελού των οστώνκαιάλλες φυσιολογικές λειτουργίες.

Cistanche

Η τρέχουσα κατάσταση της νεφρικής νόσου:

Το συνέδριο διαμάχης KDIGO (Kidney Disease: Improving Global Outcomes) για την υποστηρικτική φροντίδα αναγνώρισε μια μεγάλη ανάγκη για υποστηρικτική φροντίδα για ασθενείς με νεφρική νόσο λόγωhυψηλή επιβάρυνση σωματικών και ψυχοκοινωνικών συμπτωμάτων, μειωμένο προσδόκιμο ζωής και υψηλή επιβάρυνση συννοσηροτήτων, αλλά σημείωσε ότι η υποστηρικτική φροντίδα δεν χρησιμοποιείται ελάχιστα. Αυτή η προοπτική από τη Συντονιστική Επιτροπή του Συνασπισμού για την Υποστηρικτική Φροντίδα Νεφροπαθών εξετάζει τις προτεινόμενες εθνικές και διεθνείς συστάσεις για τη βελτίωση της υποστηρικτικής φροντίδας για βαριά άρρωστους ασθενείς με ή πλησιάζοντας νεφρική ανεπάρκεια και υποστηρίζει επείγουσες αλλαγές πολιτικής.

Ο τρόπος για την ανακούφιση της νεφρικής νόσου:

Η 2η Παγκόσμια Σύνοδος για την Υγεία των Νεφρών της Διεθνούς Εταιρείας Νεφρολογίας συγκάλεσεsΥπηρεσίες ανώτατης περίθαλψης που συχνά χρησιμοποιούνται ως συνώνυμο της παρηγορητικής και προτιμούν οι περισσότεροι ασθενείς και επαγγελματίες υγείας, συμπεριλαμβανομένης της ενεργού ιατρικής διαχείρισης χωρίς αιμοκάθαρση, ένα «ουσιώδες στοιχείο» της ολοκληρωμένης φροντίδας των νεφρών, αλλά σε μεγάλο βαθμό δεν είναι διαθέσιμο στις Ηνωμένες Πολιτείες. Η αιμοκάθαρση δεν μπορείωφελούν όλους τους σοβαρά άρρωστους ασθενείς, ιδιαίτερα εκείνους που είναι μεγαλύτερης ηλικίας με συννοσηρότητες, αδυναμία ή άνοια ή που θεωρούν ότι ο χρόνος που αφιερώνεται στην αιμοκάθαρση είναι εξαιρετικά επαχθής. Ωστόσο, ελλείψει μιας οργανωμένης οδού ενεργητικής ιατρικής διαχείρισης χωρίς αιμοκάθαρση, οι γιατροί, οι ασθενείς και τα μέλη της οικογένειας μπορεί να αντιλαμβάνονται την ιατρική διαχείριση ως «δεν κάνει τίποτα» και μπορεί να αισθάνονται πίεση να ξεκινήσουν αιμοκάθαρση για να παρέχουν κάποια φροντίδα. Η υποστηρικτική φροντίδα είναι ασθενοκεντρική. Το National Consensus Project for Quality Palliative Care, το Εθνικό Φόρουμ Ποιότητας και άλλοι οργανισμοί έχουν ορίσει την παρηγορητική φροντίδα ως «φροντίδα με επίκεντρο τον ασθενή και την οικογένεια που βελτιστοποιεί την ποιότητα ζωής προβλέποντας, αποτρέποντας και θεραπεύοντας τον πόνο».

Εκχύλισμα Cistanche

Στην Κίνα,Παραδοσιακό κινέζικο φάρμακοφέρει την εμπειρία και τη θεωρητική γνώση των αρχαίων Κινέζων στην καταπολέμηση των ασθενειών. Είναι ένα ιατρικό θεωρητικό σύστημα που διαμορφώθηκε σταδιακά και αναπτύχθηκε μέσω της μακροχρόνιας ιατρικής πρακτικής υπό την καθοδήγηση του αρχαίου απλού υλισμού και της αυθόρμητης διαλεκτικής.Cistanche, ως ένα είδος παραδοσιακής κινέζικης ιατρικής, μπορεί να ανακουφίσει αποτελεσματικά τη νεφρική νόσο.

Κάτι σχετικά μεCistanche:

Λειτουργία:

Πρώτον, μπορεί να θεραπεύσει την ανεπάρκεια Yang των νεφρών, την ανεπάρκεια σπέρματος και αίματος που προκαλείται από πόνο και αδυναμία στη μέση και στα γόνατα, ατονία, φόβο για κρύο και κρύο, ανικανότητα και σπερματογένεση, στειρότητα κρύου παλατιού κ.λπ.

Δεύτερον, μπορεί να εφαρμοστεί για τη θεραπεία της ανεπάρκειας qi των νεφρών, της ξινίσεως της μέσης και των γονάτων, της απώλειας μνήμης, της ζάλης, των εμβοών και της αδυναμίας των άκρων, συχνά με ισοδύναμο σπόρων Schisandra, poria και Cuscuta.

Οδηγίες φαρμακευτικής αγωγής:

Ανεπάρκεια γιν, πυρκαγιά και διάρροια κοπράνωνδεν πρέπει να λαμβάνεται.

Έγκυες και θηλάζουσες γυναίκες: Εάν είστε έγκυος, σχεδιάζετε να μείνετε έγκυος ή θηλάζετε, ενημερώστε το γιατρό σας και ρωτήστε εάν μπορείτε να χρησιμοποιήσετε την κινεζική ιατρική για θεραπεία.

Παιδιά: Η φαρμακευτική αγωγή για παιδιά θα πρέπει να χορηγείται υπό την καθοδήγηση γιατρού και την επίβλεψη ενηλίκου.

Παρακαλούμε κρατήστε το φάρμακο σωστά και μη δίνετε το φάρμακό σας σε άλλους.

ΒΙΒΛΙΟΓΡΑΦΙΚΕΣ ΑΝΑΦΟΡΕΣ

1. McPhee, SJ; Παπαδάκης, Μ.Α. Rabow, MW (Επιμ.) Τρέχουσα ιατρική διάγνωση και θεραπεία; McGraw-Hill Medical: Νέα Υόρκη, Νέα Υόρκη, ΗΠΑ, 2010.

2. Ahsan, MM; Ahad, MT; Soma, FA; Paul, S.; Chowdhury, Α.; Luna, SA; Yazdan, MMS; Rahman, Α.; Siddique, Z.; Huebner, P. Ανίχνευση SARS-CoV-2 από ακτινογραφία θώρακος με χρήση τεχνητής νοημοσύνης. IEEE Access 2021, 9, 35501–35513.

3. Coon, ER; Quinonez, RA; Moyer, VA; Schroeder, AR Υπερδιάγνωση: Πώς ο καταναγκασμός μας για διάγνωση μπορεί να βλάπτει τα παιδιά. Παιδιατρική 2014, 134, 1013–1023.

4. Balogh, EP; Miller, BT; Ball, JR Βελτίωση της διάγνωσης στην υγειονομική περίθαλψη. National Academic Press: Ουάσιγκτον, DC, ΗΠΑ, 2015.

5. Ahsan, MM; Siddique, Z. Διάγνωση καρδιακών παθήσεων με βάση τη μηχανική μάθηση: Μια ανασκόπηση συστηματικής βιβλιογραφίας. arXiv 2021, arXiv:2112.06459.

6. Ahsan, MM; E Alam, Τ.; Trafalis, Τ.; Huebner, P. Deep μοντέλο MLP-CNN που χρησιμοποιεί μικτά δεδομένα για τη διάκριση μεταξύ ασθενών με COVID-19 και μη-COVID-19. Symmetry 2020, 12, 1526.

7. Stafford, Ι.; Kellermann, Μ.; Mossotto, Ε.; Beattie, R.; MacArthur, Β.; Ennis, S. Μια συστηματική ανασκόπηση των εφαρμογών της τεχνητής νοημοσύνης και της μηχανικής μάθησης σε αυτοάνοσα νοσήματα. NPJ Digit. Med. 2020, 3, 1–11.

8. Ahsan, MM; Gupta, KD; Ισλάμ, ΜΜ; Sen, S.; Rahman, Μ.; Shakhawat Hossain, M. COVID-19 ανίχνευση συμπτωμάτων με βάση το nasnetmobile με εξηγήσιμο AI χρησιμοποιώντας διάφορες μεθόδους απεικόνισης. Mach. Μαθαίνω. Γνωρίζω. Extr. 2020, 2, 490–504.

9. Samuel, AL Μερικές μελέτες στη μηχανική μάθηση χρησιμοποιώντας το παιχνίδι του πούλι. IBM J. Res. Dev. 1959, 3, 210–229.

10. Brownlee, J. Μαεστρία μηχανικής μάθησης με Python. Mach. Μαθαίνω. Mastery Pty Ltd. 2016, 527, 100–120.

11. . Houssein, EH; Emam, MM; Ali, ΑΑ; Suganthan, PN Τεχνικές βαθιάς και μηχανικής μάθησης για τον καρκίνο του μαστού που βασίζεται στην ιατρική απεικόνιση: Μια ολοκληρωμένη ανασκόπηση. Expert Syst. Appl. 2021, 167, 114161.